1、AI医疗时代或来临，借鉴海外发展模式有必要
　　以Transformer为代表的大模型技术快速发展，对医疗行业有较大的影响。对医生、患者、医院、药企的工作有了很大的改变，呈现出一定的颠覆潜力。但不同应用场景的成熟度存在显著差异。我们认为通过研究海外市场的数据共享机制、监管政策取向、支付落地进展以及典型企业的商业模式，对于分析国内AI医疗企业具有一定的借鉴作用。
　　2、海外产品、监管、支付流程已跑通，国内仍在完善中
　　我们认为AI产品落地面临着数据交换是否顺畅、监管政策是否明确、医保内支付制度是否支持、医保外付费模式是否明确等方面的阻碍。通过分析海外国家的生态和商业模式，我们认为：1)头部国家美国医疗领域的数据产业发展经历了数据的信息化和数据资产交换的合规化，医疗健康数据交换顺畅；2）主流国家关于AI产品的监管框架已经逐步确立，AI产品获批数量快速提升；3）将AI产品纳入医保支付体系仍保持比较谨慎的态度，纳入医保支付的产品数量较少和时间仍较长；4）医保外付费场景的相关产品已进入快速增长通道
　　3、投资启示和建议
　　我们认为AI医疗的投资机会或围绕着数据资源、数据平台、明确场景的C端应用及C端应用上游展开，以下几条线值得重点关注：1）数据资产底座：创业慧康、卫宁健康、万达信息、嘉和美康等；2）数据资源平台：美年健康、金域医学、迪安诊断等；3）有明确应用场景和海外映射的C端应用公司：如医脉通、阿里健康、京东健康等；4）巨型C端应用入口上下游的产业链。
　　风险提示
　　1、国情不同可能无所落地的风险
　　2、国内政策落地不及预期的风险
　　3、新技术新项目发展不及预期的风险